人工智能驱动的未来：从深度学习到通用人工智能
在21世纪，人工智能（AI）技术经历了迅猛的发展，并在各行各业中得到了广泛应用。这篇文章将探讨AI技术的发展历程，从深度学习的突破开始，到当前通用人工智能的研究进展，并展望其未来潜力。
逻辑回归的介绍和应用
**逻辑回归简介**
逻辑回归是一种分类模型，尽管名字含“回归”，实际上是用于二分类问题的。它简单易懂，计算高效，适用于许多领域，如医学、社会科学、市场营销等。优点是模型简单，易于实现，具有强解释性。然而，它易受多重共线性影响，可能欠拟合，分类精度有限，尤其对非线性问题和数据不平衡问题处理不佳。在实践中，逻辑回归常作为其他复杂算法的基线，如用于信用卡欺诈检测和点击率预测。通过调整和与其他技术结合，如GBDT，可以提升其性能。
VuePress与Docusaurus：构建高效文档站点
VuePress和Docusaurus是用于构建技术文档的静态站点生成器。VuePress基于Vue.js，适合Vue开发者，提供Markdown增强和即时预览；Docusaurus使用React，有内置多语言支持和版本管理。两者都有活跃社区，VuePress适合深度定制，Docusaurus注重开箱即用。选择取决于技术栈和需求。
深度揭秘：深度学习框架下的神经网络架构进化
从感知机到深度学习的革命，神经网络经历了从简单到复杂的演变。反向传播使多层网络实用化，深度信念网络（DBN）和卷积神经网络（CNN）的兴起，尤其是AlexNet在ImageNet竞赛中的胜利，开启了深度学习黄金时代。ResNet的残差学习解决了深度梯度消失问题。循环神经网络（RNN）、LSTM和GRU改进了序列处理，Transformer模型（如BERT和GPT）引领了自然语言处理的变革。超大规模模型如GPT-3和通义千问展示惊人能力，影响医疗、自动驾驶等多个领域。未来，平衡模型复杂度、计算成本与应用需求将是关键。